Por Augusto Ayesta, CEO en Trend.pe
Hay una conversación que casi toda agencia de comunicación ha tenido alguna vez. El cliente revisa la nota de prensa, el discurso, una pieza de diseño o la ayuda de memoria, y llega el momento de la retroalimentación. En lugar de evaluar si el mensaje es preciso o si la audiencia está bien identificada, la revisión se entrampa en una percepción difusa que va desde el no me suena bien, yo lo hubiera dicho de otra forma» o siento que le falta diseño. Bienvenidos, colegas, al eterno territorio del gusto.
Aparte de ser una constante en las relaciones comerciales de nuestro sector, el feedback subjetivo es tan antiguo como la comunicación misma. El cliente no siempre cuenta con una formación técnica en comunicación, pero sí tiene una opinión y, en muchos casos, la última palabra, mas no siempre la razón. Durante años, los consultores hemos tenido que aprender a distinguir entre las correcciones que de verdad aportan valor estratégico y aquellas que simplemente reflejan una preferencia personal sin sustento técnico.
Establecer esta diferencia es vital para la salud de una marca. El feedback técnico y útil señala errores reales como un dato equivocado, un enfoque inapropiado para el target o un mensaje que contradice la estrategia corporativa. Lo que resulta preocupante es que, según datos del BetterIdeas Project, apenas el 30% de las agencias recibe una retroalimentación clara y constructiva de sus clientes. El resto del mercado debe lidiar con opiniones imprecisas y una ausencia generalizada de base técnica.
Sin embargo, el panorama ha dado un giro radical. El viejo territorio del gusto, bastante manejable diría yo, tiene un nuevo inquilino automatizado que es nada más que la inteligencia artificial generativa. La dinámica se ha vuelto una rutina predecible donde la agencia entrega una pieza y el cliente, en lugar de evaluarla con criterio propio y de negocio, la pasa por ChatGPT, Gemini o la que el cliente maneje. Segundos después, llegan el veredictos del algoritmo que dicen que el titular es débil, que hay que añadir un llamado a la acción o reformular el segundo párrafo, entre otras sugerencias, aparentemente correctas.
Si bien la tecnología es fascinante y abre ventanas de eficiencia incuestionables, el error estratégico de fondo es confundir a un modelo de lenguaje con un juez competente del trabajo de comunicación profesional.
Para entender por qué esta práctica debilita el valor de una marca, hay que recordar qué hace un modelo de lenguaje (LLM) cuando «evalúa» un texto. Los LLM son, en su núcleo, motores de predicción estadística. Se entrenan con masas colosales de información digital para aprender qué palabras y estructuras tienden a seguir a otras. Al evaluar una pieza de comunicación, responden a una pregunta puramente matemática: ¿qué sería lo más estadísticamente probable aquí?
Esto genera una consecuencia directa y muy clara: la IA siempre optimiza hacia el promedio. Los modelos valoran lo que funciona para el caso típico, no para el excepcional. El contenido disruptivo, la voz diferenciada y la elección estilística deliberada que definen la identidad de una organización son vistos por el algoritmo como anomalías estadísticas que debería corregir.
La literatura especializada confirma que las inteligencias artificiales destacan en la elaboración (expandir o estructurar lo que ya existe), pero muestran serias limitaciones en la originalidad, que es la dimensión más crítica de la creatividad. La IA es excelente para hacer más de lo mismo; más estándar y, por ende, más invisible en los medios, sin mucho que aportar.
En ese sentido, una estrategia de comunicación no es un texto universal. Como suelo repetir en cada conversación que tengo sobre el tema, la reputación es la arquitectura invisible que sostiene el edificio corporativo. Y esa arquitectura se construye con un propósito específico, para un entorno concreto y un momento preciso de la agenda nacional o internacional.
Aparte de redactar o diseñar con técnica, una agencia sólida inyecta semanas de inteligencia contextual, briefing profundo y sensibilidad de mercado en cada línea o pieza de comunicación. El modelo de IA, en cambio, no tiene acceso a las conversaciones de fondo ni a las tensiones reputacionales internas de la empresa. Por ahora, ningún prompt puede sustituir ese entendimiento humano.
Cuando una marca usa la IA para corregir a su agencia, no está elevando la calidad; más bien está sustituyendo una identidad única por el promedio de millones de textos corporativos genéricos. Es decir, la está haciendo cumplidora, y no sé que tan bueno sea eso. Como comento con mis estudiantes, un curso se puede aprobar con 11 o con 20, pero ambas calificaciones no representan lo mismo. Al final, se deteriora tanto la diferenciación en el mercado como la confianza mutua entre los socios estratégicos.
No se trata de rechazar la IA, sino de ubicarla donde aporta valor real. Funciona de manera extraordinaria para que el cliente organice sus ideas antes de briefear a la agencia, para verificar consistencia o para apoyar en tareas de volumen e investigación. Pero nunca podrá reemplazar el juicio crítico de un comunicador. El feedback valioso viene de quien entiende el objetivo y conoce a la audiencia. Eso requiere un humano con criterio, más que un algoritmo con promedios que cumplan.
